Machine Learning

 0    30 fiche    bobtymczasowy
Télécharger mP3 Imprimer jouer consultez
 
question réponse
Machine learning is a field of artificial intelligence that allows systems to learn from data.
commencer à apprendre
Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która pozwala systemom uczyć się na podstawie danych.
Supervised learning uses labeled data to train models.
commencer à apprendre
Uczenie nadzorowane wykorzystuje dane z etykietami do trenowania modeli.
Unsupervised learning finds hidden patterns in unlabeled data.
commencer à apprendre
Uczenie nienadzorowane odnajduje ukryte wzorce w danych bez etykiet.
Reinforcement learning involves agents learning actions based on rewards and punishments.
commencer à apprendre
Uczenie przez wzmacnianie polega na tym, że agent uczy się działań na podstawie nagród i kar.
A model is a mathematical representation of a real-world process.
commencer à apprendre
Model to matematyczne odwzorowanie rzeczywistego procesu.
Features are individual measurable properties of the data.
commencer à apprendre
Cechy to pojedyncze mierzalne właściwości danych.
A label is the output or target value in supervised learning.
commencer à apprendre
Etykieta to wartość wyjściowa (cel) w uczeniu nadzorowanym.
Classification is the task of predicting a categorical label.
commencer à apprendre
Klasyfikacja to zadanie polegające na przewidywaniu etykiety kategorycznej.
Regression is used to predict continuous numerical values.
commencer à apprendre
Regresja służy do przewidywania ciągłych wartości liczbowych.
Clustering groups similar data points without prior labels.
commencer à apprendre
Grupowanie (clustering) łączy podobne dane bez wcześniejszych etykiet.
Overfitting occurs when a model learns the training data too well and performs poorly on new data.
commencer à apprendre
Przeuczenie występuje, gdy model zbyt dobrze uczy się danych treningowych i źle działa na nowych danych.
Underfitting occurs when a model is too simple to capture patterns in the data.
commencer à apprendre
Niedouczenie występuje, gdy model jest zbyt prosty, by uchwycić wzorce w danych.
The training set is the data used to fit the model.
commencer à apprendre
Zbiór treningowy to dane używane do dopasowania modelu.
The test set is used to evaluate the model’s performance on unseen data.
commencer à apprendre
Zbiór testowy służy do oceny działania modelu na nieznanych danych.
Cross-validation is a technique for assessing how a model will generalize to an independent dataset.
commencer à apprendre
Walidacja krzyżowa to technika oceny, jak dobrze model generalizuje na niezależny zbiór danych.
A confusion matrix summarizes prediction results for classification problems.
commencer à apprendre
Macierz pomyłek podsumowuje wyniki predykcji w problemach klasyfikacyjnych.
Precision is the ratio of true positives to all predicted positives.
commencer à apprendre
Precyzja to stosunek trafień pozytywnych do wszystkich przewidzianych jako pozytywne.
Recall is the ratio of true positives to all actual positives.
commencer à apprendre
Czułość to stosunek trafień pozytywnych do wszystkich rzeczywiście pozytywnych przypadków.
F1 score is the harmonic mean of precision and recall.
commencer à apprendre
Miara F1 to średnia harmoniczna precyzji i czułości.
A decision tree splits data based on feature values to make predictions.
commencer à apprendre
Drzewo decyzyjne dzieli dane na podstawie wartości cech, aby dokonać predykcji.
Random Forest is an ensemble of decision trees used to improve accuracy.
commencer à apprendre
Random Forest to zespół drzew decyzyjnych służących do poprawy dokładności.
Gradient boosting builds models sequentially to correct errors from previous ones.
commencer à apprendre
Gradient boosting buduje modele sekwencyjnie, aby poprawiać błędy poprzednich.
Support Vector Machines (SVM) aim to find the optimal boundary between classes.
commencer à apprendre
Maszyny wektorów nośnych (SVM) szukają optymalnej granicy między klasami.
K-nearest neighbors (KNN) classifies data based on the labels of its closest points.
commencer à apprendre
KNN klasyfikuje dane na podstawie etykiet najbliższych punktów.
Principal Component Analysis (PCA) reduces the dimensionality of data.
commencer à apprendre
Analiza głównych składowych (PCA) redukuje wymiarowość danych.
A neural network is inspired by the structure of the human brain.
commencer à apprendre
Sieć neuronowa inspirowana jest strukturą ludzkiego mózgu.
Deep learning is a subset of machine learning that uses neural networks with many layers.
commencer à apprendre
Uczenie głębokie to podzbiór ML wykorzystujący sieci neuronowe o wielu warstwach.
Backpropagation is the algorithm used to train neural networks.
commencer à apprendre
Backpropagation to algorytm używany do trenowania sieci neuronowych.
Activation functions introduce non-linearity to neural networks.
commencer à apprendre
Funkcje aktywacji wprowadzają nieliniowość do sieci neuronowych.
Hyperparameters are configuration settings used to control the training process.
commencer à apprendre
Hiperparametry to ustawienia konfiguracyjne używane do kontroli procesu uczenia.

Vous devez vous connecter pour poster un commentaire.